Descubre los 6 roles más demandados en Análisis de datos | Xyclos

En todas las profesiones o actividades siempre hay diferentes niveles de conocimiento y aplicabilidad de ese conocimiento, por lo que se busca la forma de categorizar asignando nombres de roles, funciones y requerimientos.

El campo del análisis de datos no es una excepción, así que exploremos los principales roles que lo conforman.

Primero, podemos clasificar a los actores involucrados en dos categorías: creadores y consumidores de datos.

Creadores

En este grupo tenemos: analistas de BI, desarrolladores y personal a cargo de la arquitectura y mantenimiento de la infraestructura de BI, listados en orden de participación en los proyectos de BI.

Arquitecto de Datos (Data Architect)

Función:

El arquitecto de datos es el encargado de diseñar la infraestructura y la arquitectura general que organizará el almacenamiento, procesamiento y flujo de los datos. Se asegura de que los sistemas estén optimizados para manejar grandes cantidades de datos y que todos los componentes (bases de datos, sistemas en la nube, etc.) estén integrados correctamente.

Definir cómo se recogen, almacenan y acceden a los datos en una organización.

Responsabilidad:

Diseñar la estructura de las bases de datos, elegir las tecnologías adecuadas y establecer la estrategia de gestión de datos a largo plazo.

Conocimientos requeridos:

Diseño de sistemas y bases de datos.

Normativas y estándares de datos.

Seguridad y gobernanza de datos.

Ingeniero de Datos (Data Engineer)

Función:

El ingeniero de datos construye las "tuberías" que transportan los datos desde las fuentes (como aplicaciones o dispositivos) hacia las plataformas de almacenamiento y análisis. Se encarga de preparar los datos para que puedan ser usados en análisis posteriores.

Diseñar, construir y mantener la arquitectura de datos necesaria para el análisis.

Responsabilidad:

Crear procesos ETL (Extract, Transform, Load), integrar fuentes de datos diversas, limpiar y transformar los datos para que estén listos para ser analizados.

Conocimientos requeridos:

Experiencia con bases de datos SQL y NoSQL.

Familiaridad con herramientas de procesamiento de Big Data (Hadoop, Spark).

Habilidades en programación y scripting.

Científico de Datos (Data Scientist)

Función:

El científico de datos explora y analiza los datos para extraer conocimientos útiles que puedan ser utilizados para la toma de decisiones. Utiliza técnicas avanzadas de análisis estadístico, modelado predictivo y machine learning.

Utilizar técnicas avanzadas de análisis, aprendizaje automático y modelos predictivos para resolver problemas complejos.

Responsabilidad:

Definir los modelos analíticos y algoritmos para encontrar patrones, tendencias o anomalías en los datos, respondiendo a preguntas complejas del negocio.

Conocimientos requeridos:

Programación en Python, R u otros lenguajes.

Dominio de algoritmos de machine learning y deep learning.

Estadística avanzada y modelado matemático.

Ingeniero de Machine Learning (Machine Learning Engineer)

Función:

El ingeniero de machine learning toma los modelos desarrollados por el científico de datos y los convierte en sistemas que se pueden usar a escala. Desarrolla e implementa algoritmos que permiten a los sistemas aprender de los datos de manera continua.

Implementar y optimizar modelos de aprendizaje automático en entornos de producción.

Responsabilidad:

Implementar los modelos predictivos en producción, optimizar su rendimiento y garantizar que los modelos se ejecuten de manera eficiente en sistemas en vivo.

Conocimientos requeridos:

Desarrollo de software y principios de ingeniería.

Optimización de modelos y gestión de datos a gran escala.

Conocimientos de MLOps.

Analista de datos (Data analyst)

Función:

El analista de datos utiliza los datos procesados y los resultados de los modelos creados por el científico de datos para generar informes, análisis descriptivos y visualizaciones que ayuden a los tomadores de decisiones a entender lo que está ocurriendo en el negocio.

Responsabilidad:

Crear reportes y dashboards de BI, interpretar los resultados y dar recomendaciones basadas en los datos para la acción empresarial.

Se centra en recopilar, procesar y analizar datos para extraer insights que apoyen diversas áreas de la organización y mejoren la toma de decisiones.

Interpretar datos y analizar resultados utilizando técnicas estadísticas.

Recopilar y organizar datos de diferentes fuentes.

Proporcionar informes continuos y desarrollar dashboards que reflejen métricas clave.

Identificar patrones, tendencias y oportunidades en los datos.

Colaborar con equipos multidisciplinarios para entender las necesidades de información y datos.

Garantizar la calidad y precisión de los datos utilizados para el análisis.

Conocimientos requeridos:

Manejo de herramientas como Excel, SQL y software de visualización (Tableau, Power BI, DAX, Lenguaje M).

Comprensión de estadística básica y métodos analíticos.

Habilidades de comunicación para presentar hallazgos de manera efectiva a audiencias técnicas y no técnicas.

Capacidad para resolver problemas y pensamiento crítico.

Tener conocimientos de comunicación y diseño gráfico

Nota importante:

Algunos roles pueden superponerse. Por ejemplo, un científico de datos puede realizar tareas de ingeniero de datos o un ingeniero de machine learning puede asumir responsabilidades de científico de datos. Estas funciones pueden variar según la estructura y tamaño de la empresa, así como la especialización del equipo.

Muy bien, con la infraestructura lista, ahora vamos a ver en que consiste el rol de los consumidores de información de BI (Business Intelligence).

Consumidores

Función:

Es el usuario final, como: gerentes, ejecutivos, empleados y otros stakeholders, que utilizan la información procesada y disponible de BI en Informes y Dashboards

Responsabilidad:

Identificar los tendencias, desviaciones e insights para tomar decisiones basadas en los datos.

¿Qué se requiere para ser un buen consumidor de información?

Aplicación

Entender y manejar la herramienta de BI (Tableau, Power BI, etc.): Es fundamental que los consumidores de información estén familiarizados con las herramientas de BI utilizadas en su organización. Aunque no necesitan saber cómo crear informes desde cero, deben ser capaces de navegar por dashboards, aplicar filtros, interactuar con Objetos visuales (visualizaciones) y extraer la información relevante para sus necesidades. Esto les permite aprovechar al máximo los recursos disponibles y tomar decisiones informadas.

Negocio

Conocer del negocio y capacidad para entender y crear objetivos y KPI's de acuerdo a la industria o negocio: Un buen consumidor de información debe tener un profundo entendimiento de los procesos, objetivos y desafíos de su área de negocio. Esta comprensión les permite contextualizar los datos, interpretar los insights correctamente y alinearlos con las estrategias empresariales. Además, contribuir en la definición y ajuste de KPI's asegura que las métricas sean relevantes y accionables.

Estadística y matemáticas

Fundamentos para entender y aplicar técnicas analíticas: Aunque no se espera que los consumidores sean expertos en estadística avanzada, tener conocimientos básicos les ayuda a interpretar los datos con mayor precisión. Entender conceptos como promedios, medianas, desviación estándar, correlaciones y tendencias les permite evaluar la significancia de los insights y evitar malinterpretaciones.

Trabajo en equipo

Saber trabajar en equipo junto con los creadores de información: La colaboración entre consumidores y creadores es esencial para maximizar el valor de la información. Los consumidores deben comunicar sus necesidades, proporcionar feedback y trabajar de la mano con analistas y desarrolladores de BI para asegurar que los informes y dashboards satisfagan sus requerimientos. Esto también implica estar abiertos a la retroalimentación y dispuestos a participar en iteraciones para mejorar las soluciones de BI.

Comunicación

Comunicar insights de manera efectiva: La capacidad de transmitir los hallazgos y conclusiones de manera clara y persuasiva es crucial. Los consumidores deben ser capaces de adaptar su comunicación al público objetivo, ya sean equipos internos, gerentes o stakeholders externos. Esto incluye presentar datos de forma visualmente atractiva, contar historias con los datos y resaltar las implicaciones prácticas de los insights, que en definitiva va a ser el resultado de haber trabajado en equipo con los creadores.

Pensamiento crítico

Es importante que los consumidores de información apliquen el pensamiento crítico al analizar los datos. Esto implica cuestionar la veracidad y relevancia de la información, identificar posibles sesgos o anomalías, y validar las fuentes de datos antes de tomar decisiones basadas en ellos, es decir mantenerse en contacto con los creadores en el caso de que detecten algo que les parezca anómalo. Estar vigilantes y aportar.

Curiosidad y aprendizaje continuo

El entorno de BI está en constante evolución. Los consumidores efectivos mantienen una actitud proactiva hacia el aprendizaje de nuevas herramientas, técnicas y mejores prácticas que puedan mejorar su capacidad para interpretar y utilizar la información.

Ética y privacidad de datos

Comprender y respetar las políticas de privacidad y las regulaciones relacionadas con el manejo de datos es esencial para evitar incumplimientos y mantener la confianza en el uso de la información.

Capacitación con Xyclos Academy

¿Te interesa desarrollarte como Analista de Datos de Power BI?

En Xyclos Academy, te ofrecemos una ruta de aprendizaje diseñada para llevarte desde los fundamentos hasta niveles avanzados en análisis de datos.

Para empezar, es fundamental que domines Excel a nivel avanzado, lo cual puedes lograr con nuestros cursos de Excel Básico intermedio empresarial y Excel Intermedio avanzado empresarial. Estas habilidades son el pilar para manejar grandes volúmenes de datos de manera eficiente.

Una vez que tengas un control sólido sobre Excel, estarás listo para aprender Power Query, con nuestro curso de Power Query Consolidación de tablas y archivos, lo que te permitirá automatizar y optimizar los procesos ETL (Extract, Transform, and Load).

El siguiente paso es dominar Power BI a nivel intermedio, con el curso Power BI Análisis interactivo Empresarial, que te preparará para realizar análisis visuales avanzados.

Finalmente, con todo el conocimiento adquirido, podrás perfeccionar tu dominio de Power BI a nivel avanzado, tomando el curso Power BI Gestión empresarial oon KPI's, orientado a análisis y gestión de datos para la toma de decisiones estratégicas.

Esta ruta de aprendizaje clara y meticulosamente diseñada no solo te ayudará a comprender los conceptos fundamentales del manejo de datos, sino que te permitirá aplicarlos mediante ejercicios prácticos y casos reales.

Todo esto, dentro de un proceso integral de aprendizaje que garantiza una formación sólida y profunda en el análisis de datos. Nota importante

Power BI es un ecosistema integral que abarca mucho más que el manejo de objetos visuales, tablas y modelos de datos. También incluye el uso del lenguaje DAX y el lenguaje M en la versión Desktop.

En la versión de Power BI Service, también se incluyen aspectos fundamentales como la administración, la seguridad y las actualizaciones.

Esto significa que en Power BI pueden interactuar varios de los roles de análisis de datos, como el analista de datos y el científico de datos, cuyas responsabilidades a menudo se superponen entre sí.

Por ello, es esencial tener muy claro qué deseas aprender y hasta qué nivel quieres llegar, ya que esto facilita la elección de los cursos adecuados y asegura que los objetivos de aprendizaje se alineen con tus necesidades.

Nuestra preparación está enfocada en un nivel de usuario final, es decir, orientado a quienes buscan adquirir habilidades prácticas para la toma de decisiones y el análisis de datos, como la creación de reportes en Power BI, el uso de fórmulas DAX y la integración de datos con Power Query, no necesariamente para profesionales de TI, sin embargo de que igualmente va a ser útil para ellos, por la profundidad con la que tratamos varios temas como el manejo de DAX.

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